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   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
    "第一周测验 - 深度学习的实践\n",
    "博主注：以下全部都是只显示正确答案。\n",
    "\n",
    "如果你有10,000,000个例子，你会如何划分训练/开发/测试集？\n",
    "\n",
    "【★】训练集占98% ， 开发集占1% ， 测试集占1% 。\n",
    "开发和测试集应该：\n",
    "\n",
    "【★】来自同一分布。\n",
    "如果你的神经网络模型似乎有很高的方差，下列哪个尝试是可能解决问题的？\n",
    "\n",
    "【★】添加正则化\n",
    "【★】获取更多的训练数据\n",
    "请注意： Check here.\n",
    "\n",
    "你在一家超市的自动结帐亭工作，正在为苹果，香蕉和橘子制作分类器。 假设您的分类器在训练集上有0.5％的错误，以及开发集上有7％的错误。 以下哪项尝试是有希望改善你的分类器的分类效果的？\n",
    "\n",
    "【★】增加正则化参数lambda\n",
    "【★】获取更多的训练数据\n",
    "请注意: Check here.\n",
    "\n",
    "什么是权重衰减？\n",
    "\n",
    "【★】正则化技术（例如L2正则化）导致梯度下降在每次迭代时权重收缩。\n",
    "当你增加正则化超参数lambda时会发生什么？\n",
    "\n",
    "【★】权重会变得更小（接近0）\n",
    "在测试时候使用dropout：\n",
    "\n",
    "【★】不要随机消除节点，也不要在训练中使用的计算中保留1 / keep_prob因子\n",
    "将参数keep_prob从（比如说）0.5增加到0.6可能会导致以下情况\n",
    "\n",
    "【★】正则化效应被减弱。\n",
    "【★】使神经网络在结束时会在训练集上表现好一些。\n",
    "以下哪些技术可用于减少方差（减少过拟合）：\n",
    "\n",
    "【★】Dropout\n",
    "【★】L2 正则化\n",
    "【★】扩充数据集\n",
    "为什么我们要归一化输入x？\n",
    "\n",
    "【★】它使成本函数更快地进行优化\n",
    "\n",
    "————————————————\n",
    "版权声明：本文为CSDN博主「何宽」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。\n",
    "原文链接：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79869511"
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